云制造环境下机床装备资源选择方法

针对云制造环境下机床装备资源具有数量大、异质异构、服务制约因素多等问题，提出了基于多准则决策的机床装备资源选择方法。首先，利用本体论对机床装备资源建模，将物理资源虚拟化封装，实现虚拟资源与物理资源的逻辑映射。进一步地，使用语言变量量化决策者评估信息，采用模糊决策与试验评价实验室（FDEMATEL）和熵值法（EW）相结合的组合赋权法，引入模糊VIKOR（FVIKOR）多属性决策方法对机床装备资源进行综合评估，建立FDEMATEL-EW-FVIKOR的多准则混合决策模型。最后，将该方法应用于某生产制造企业，实验对比决策结果验证了多准则混合决策模型的可行性和有效性。     

结合跳点引导的无人机随机搜索避撞决策方法

针对无人机在城市空域环境和密集交通流下的避撞决策问题，提出马尔科夫决策过程（MDP）和蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法对该问题进行建模求解。蒙特卡洛树搜索算法在求解过程中为保证实时性而使其搜索深度受限，容易陷入局部最优，导致在含有静态障碍的场景中无法实现避撞的同时保证全局航迹最优。因此结合跳点搜索算法在全局规划上的优势，建立离散路径点引导无人机并改进奖励函数来权衡飞行路线，在进行动态避撞的同时实现对静态障碍的全局避撞。经过多个实验场景仿真，其结果表明改进后的算法均能在不同场景中获得更好的性能表现。特别是在凹形限飞区空域仿真模型中，改进后的算法相对于原始的蒙特卡洛树搜索算法，其冲突概率降低了36%并且飞行时间缩短47.8%。     

基于DDPG算法的无人机集群追击任务

无人机的集群化应用技术是近年来的研究热点，随着无人机自主智能的不断提高，无人机集群技术必将成为未来无人机发展的主要趋势之一。针对无人机集群协同执行对敌方来袭目标的追击任务，构建了典型的任务场景，基于深度确定性策略梯度网络（DDPG）算法，设计了一种引导型回报函数有效解决了深度强化学习在长周期任务下的稀疏回报问题，通过引入基于滑动平均值的软更新策略减少了DDPG算法中Eval网络和Target网络在训练过程中的参数震荡，提高了算法的训练效率。仿真结果表明，训练完成后的无人机集群能够较好地执行对敌方来袭目标的追击任务，任务成功率达到95%。可以说无人机集群技术作为一种全新概念的作战模式在军事领域具有潜在的应用价值，人工智能算法在无人机集群的自主决策智能化发展方向上具有一定的应用前景。     

基于区间灰色不确定语言的工作类型优化方法

针对飞机维修任务工作类型优化过程中的模糊与灰色问题,采用区间灰色不确定语言变量建立工作类型的评价指标和决策模型,提出了军机维修任务工作类型优化方法。对优化方法进行了实例分析,工作类型排序结果和数据对比结果验证了优化方法的可行性与有效性。在某军机上对优化方法进行了工程应用,完成192项初始维修任务工作类型优化,应用结果表明了该优化方法具备良好的工程应用价值,可有效提升工作类型合理性。     

哨兵2卫星综合水质指标的河流水质遥感监测方法

上海市河流水污染监测是当前研究的热点问题。针对上海市河流水质监测的需求,提出了一种基于因子分析的河流综合水质遥感反演的方法。以欧洲航空局发射的哨兵-2A(Sentinel-2A)卫星搭载的多光谱成像仪获取的遥感影像,以及准同步获取的河流断面实测水质参数数据为例,研究对象为上海市青浦区和松江区部分河道。选取高锰酸盐指数、氨氮等5项主要水质参数为监测指标,在因子分析的基础上建立水质遥感反演的模型,得到综合水质指标用于确定水质类别。实验结果表明:综合水质指标值越小,内陆河流水质状况越良好,水体更清洁。该方法能够应用于内陆河流水质遥感监测,为水环境管理部门提供参考信息。     

超声速低声爆布局分层优化方法

声爆抑制是发展新一代超声速民机必须突破的关键技术。总体布局参数的合理设计可以使飞行器具有良好的声爆特性。为了提高全局进化算法在布局设计中的优化效率,提出一种基于数据挖掘的分层优化方法,利用数据挖掘中的决策树算法提取设计知识,获得设计变量分层信息,指导低声爆布局分层优化;针对某超声速低声爆飞行器,选取后掠角、上反角、展弦比、梢根比、长细比五个总体布局参数作为设计变量,开展分层优化数值实验,并与一体化优化形成对比验证。结果表明：分层优化方法能够搜索到与一体化优化高度吻合的最优解,分层优化的收敛速度显著高于一体化优化,且对随机寻优历程的表现更稳健。     

基于效用价值驱动的旅客出行动力学研究与建模

为了探究交通体系中旅客出行行为的特征与机理,以某机场离港旅客的陆侧出行数据为研究对象,对旅客出行模式进行了统计。分析发现,旅客聚集行为具有强烈的阵发性,不同出行维度旅客群体的聚集时间间隔分布具有幂律特征,且幂指数和阵发性强度呈正相关关系。同时,研究认为旅客出行换乘决策是综合时间、费用、便捷舒适度、突发情况等多因素的期望实现,是一种基于效用价值驱动的人类行为。基于此构建了效用价值驱动模式下的旅客出行行为动力学模型,可输出幂指数为参数可调的幂律分布,且仿真输出和实证数据分析结果相吻合。      

流动参数对发动机冷却用引射器性能的影响

为了探索引射器在航空发动机空气系统中的应用可行性,采用标准k -ω模型并求解雷诺平均Navier-Stokes方程组的数值方法,分析了流动参数对发动机冷却用引射器引射系数、压力损失系数及引射性能综合参数的影响。结果表明:膨胀比由9增大至10.1,引射系数增大了66%;膨胀比由15.2增大至20.2,引射系数降低了19%;压力损失均不断增大。临界压缩比随着膨胀比的增大而增大;压缩比小于临界压缩比时,低膨胀比较高膨胀比的引射系数大约75%、压力损失小约1%,综合引射性能好;压缩比大于临界压缩比时,高膨胀比的压力损失系数降幅更小,综合引射性能恶化幅度更大。温比由1增大至3,低膨胀比下引射性能综合参数增大了16%,高膨胀比下引射性能综合参数先减小了1%再增大了8%。     

基于云映射的多粒度语义决策属性识别

异类多传感器多属性目标识别中的描述性语义和决策属性信息无法直接进行识别判定,为此基于粒层转化的思想,提出了一种语义和决策属性识别方法。首先构造云映射函数,将语义和决策属性粒层统一到区间粒层,再根据灰色关联的思想计算区间化后的语义和决策属性信息与数据库之间的区间关联度,实现了不等粒层属性的粒度计算,最后采用证据推理进行了识别判定。结合语义和决策属性识别算例及对比分析,验证了所提出方法在异类数据模糊转化处理和识别上的有效性。     

基于检测结果的涡轮叶片精铸型腔反变形优化设计

针对空心涡轮叶片精铸过程中的试错法和数值仿真法难以敏捷反应铸件的真实变形情况,提出一种基于检测结果的精铸零件反变形综合补偿方法.通过对精铸叶片试模样件进行三坐标检测及统计分析,得到叶身截面收缩、扭转和弯曲变形情况,并建立其综合补偿反变形模具型腔优化算法,实现精铸型腔的反变形优化设计.以精铸叶片试模样件叶尖处截面为例,其叶身段型面误差、前缘最大误差、后缘最大误差相对于未补偿前分别减少了50%,68%和31%.实例验证表明:其研究成果能有效提高空心涡轮叶片的精铸成型精度,达到精确控形的目的.